In this paper, a robust pattern classification of breath sounds for the diagnosis of pulmonary dysfunction in noise environment is proposed. The feature parameter extraction method by highpass lifter algorithm and PM(projection measure) algorithm are used. 17 different groups of breath sounds are experimentally classified and investigated. The classification has been performed by 6 different types of combinations with proposed methods to evaluate the performances, such as ARC with EDM and LCC with EDM, WLCC with EDM, ARC with PM, LCC with PM, WLCC with PM. Furthermore, all feature parameters are extracted to 80th orders by 5th orders step, and all experiments are evaluated in increasing noise environments by degrees SNR 24dB to 0dB. As a results, WLCC which is derived from highpass lifter algorithm, is selected for the feature parameter extraction method. Pm is more robust than EDM in noisy environments to test and compare experimental results. WLCC with PM method(WLCC/PM) has a better performance in an increasing noise environment for diagnosis of pulmonary dysfunction.
기존 진단법과 달리 동적 하중조건하 회전체의 마모 단계에 따른 결함 진단을 위해 비접촉, 비파괴의 적외선 열화상 기법이 제안된다. 본 연구에서는 시험시편인 단열 깊은 홈의 볼 베어링을 설정하여 기존의 스펙트럼 분석과 같은 고장탐지법에 대한 대안으로써 수동형 열화상시험이 수행되었다. 본 연구로부터, 적외선 열화상시험은 신뢰성을 평가하기 위해 기존 진동 스펙트럼 분석시험과 비교, 분석되었다. 연구의 비파괴시험의 결과로써, 마모 단계에 따른 볼 베어링의 온도 특성이 분석되었다.
The hinge joint is the key to the overall cooperative working performance of the assembled beam bridge, and it is also the weakest part during the service period. This paper proposes a method for monitoring and evaluating the lateral cooperative working performance of fabricated beam bridges based on dynamic strain correlation coefficient indicator. This method is suitable for monitoring and evaluation of hinge joints status between prefabricated girders and overall cooperative working performance of bridge, without interruption of traffic and easy implementation. The remote cloud monitoring and diagnosis system was designed and implemented on a real assembled beam bridge. The algorithms of data preprocessing, online indicator extraction and status diagnosis were given, and the corresponding software platform and scientific computing environment for cloud operation were developed. Through the analysis of real bridge monitoring data, the effectiveness and accuracy of the method are proved and it can be used in the health monitoring system of such bridges.
In industry, various rotating machinery such as pumps, gas turbines, compressors, electric motors, generators are being used as an important facility. Due to the industrial development, they make high performance(high-speed, high-pressure). As a result, we need more intelligent and reliable machine condition diagnosis techniques. Diagnosis technique using hidden Markov-model is proposed for an accurate and predictable condition diagnosis of various rotating machines and also has overcame the speed limitation of time/frequency method by using compensation of the rotational speed of rotor. In addition, existing artificial intelligence method needs defect state data for fault detection. hidden Markov model can overcome this limitation by using normal state data alone to detect fault of rotational machinery. Vibration analysis of step-up gearbox for wind turbine was applied to the study to ensure the robustness of diagnostic performance about compensation of the rotational speed. To assure the performance of normal state alone method, hidden Markov model was applied to experimental torque measuring gearbox in this study.
The purpose of condition monitoring and fault diagnosis is to detect faults occurring in machinery in order to improve the level of safety in plants and reduce operational and maintenance costs. The recognition performance is important not only to gain a high recognition rate bur a1so to minimize the diagnosis failures error rate by using off effective rejection module. We examined the problem of performance evaluation for the rejection scheme considering the accuracy of individual c1asses in order to increase the recognition performance. We use the Smith's method among the previous studies related to rejection method. Nearest neighbor classifier is used for classifying the machine conditions from the vibration signals. The experiment results for the performance evaluation of rejection show the modified optimum rejection method is superior to others.
충격반향기법은 콘크리트 구조물 내부의 결함과 외부 표면 사이에서 반사되어 전락되는 충격생성응력파를 이용한 비파괴적 시험 방법이다. 본 연구에서, 토목 및 건축 구조물의 안전진단을 위하여 충격반향기법을 이용한 비파괴 시험을 수행하였다. 야외 시험 조건은, 터널라이닝 모델에 대한 주파수 영역에서, 모델의 두께 변화를 측정할 수 있는 경우와 모델 내 공동이 있는 경우의 공동의 위치를 파악하는 경우, 그리고 터널라이닝 조건에서의 라이닝 두께 및 공동위치를 파악하는 경우를 시험하였다.
In this paper, time-frequency analysis using wavelet packet transform and advanced-MDSA (Multiple Dimensional Spectral Analysis) which based on wavelet packet transform is applied fur fault source identification and diagnosis of early detection of fault non-stationary sound/vibration signals. This method is analyzing the signal in the plane of instantaneous time and instantaneous frequency. The results of ordinary coherence function, which obtained by wavelet packet analysis, showed the possibility of early fault detection by analysis at the instantaneous time. So, by checking the coherence function trend, it is possible to detect which signal contains the major fault signal and to know how much the system is damaged. Finally, It is impossible to monitor the system is damaged or undamaged by using conventional method, because crest factor is almost constant under the range of magnitude of fault signal as its approach to normal signal. However instantaneous coherence function showed that a little change of fault signal is possible to monitor the system condition. And it is possible to predict the maintenance time by condition based maintenance for any stationary or non-stationary signals.
하이퍼큐브의 정규적이며 계층적인 구조적 특성을 갖고 있기 때문에 진단 알고리즘 개발에 효율적으로 적용될 수 있다. Kranakis와 Pelc[1]은 HADA/IHADA와 적응적 큐브분할 방법과는 다르게 결함을 모두 포함할 수 있는 최소의 RGC-링으로 임베딩 하여 진단을 수행하는 HYP-DIAG 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 HYP-DIAG의 첫 번째 단계에서 얻어진 RGC-링들의 신드롬을 분석함으로서 테스트 라운드를 줄일 수 있는 새로운 알고리즘을 제안하고 이를 분석하였다.
Tracking and erosion of Poly Methyl Methacrylate (PMMA) and the suppression mechanism of alumina trihydrate were investigated in the present study The conventional testing as IEC-60587 is widely used in surface aging measurement of outdoor insulator those testing can carry out very short time for Lab testing. Also IEC-60587 testing is able to offer the standard judgement of relative degradation level of outdoor HV system. Therefore it is very useful method compare to previous conventional tracking testing method, But surface discharges(SD) have very complex characteristics of discharge pattern so it is required estimation research to development of precise analysis method. In recent, the study of IRR-Camera is carrying out discover of temperature of power equipment through condition diagnosis and system development of degradation diagnosis. In this paper, SD occurred from IEC-60587 is measured with the surface temperature of weibull distribution in real time, the degradation grade of SD is analyzed through produced patterns in IEC-60587 using Infrared Radiation(IRR) camera.
An existing risk diagnosing methodology (RDM) diagnoses corporate risk for product-innovation projects. However, it cannot evaluate and compare the risk levels of multiple alternatives in the product development stage. This paper proposes a modified risk diagnosis method to fill the gap of risk evaluation in selections of innovative product alternatives and the application of the method will be also illustrated by a case problem on alternative selections in electrical dimmer designs. With RDM as the foundation, a modified RDM (MRDM) is proposed to deal with the problem of selecting innovative project alternatives during the early stages of product development. The Bayesian network; a probabilistic graphical model, is adopted to support the risk pre-assessment stage in the MRDM. The MRDM is proposed by incorporating the risk pre-assessment stage into the foundation. By evaluating the engineering design risks in two electrical dimmer switches, an application of the MRDM in product innovation development is successfully exemplified. This paper strengthens the existing methodology for RDM in innovative product development projects to accommodate innovative alternatives. It is advantageous for companies to identify and measure the risks associated in product development so as to plan for appropriate risk mitigation strategies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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